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1️⃣ 개요 StatefulSet은 각 Pod가 고유한 ID와 Persistent Volume을 유지하는 특성 때문에 Deployment보다 스케일링이 더 까다롭습니다.특히, StatefulSet의 크기를 조정(스케일링)할 때 발생할 수 있는 데이터 불균형 문제를 해결해야 합니다. 이번 글에서는 StatefulSet의 수직/수평 스케일링 방법과, 데이터 리밸런싱 전략을 포함한 안정적인 운영 방법을 설명하겠습니다. 🚀 2️⃣ StatefulSet 스케일링 방식 StatefulSet을 스케일링하는 방식은 일반적인 Deployment와 다릅니다. • ✅ Pod는 순서대로 추가 및 삭제됨 (pod-0 → pod-1 → pod-2) • ✅ 각 Pod는 고유한 Persistent Volume을 유지함 • ✅ 스케..

1️⃣ 개요 쿠버네티스에서 ReplicaSet은 Pod의 개수를 일정하게 유지하지만, 클러스터의 리소스가 부족하면 새로운 Pod를 실행할 수 없는 문제가 발생할 수 있습니다.예를 들어, ReplicaSet이 5개의 Pod를 실행하려 해도 노드의 CPU나 메모리가 부족하면 일부 Pod가 Pending 상태로 멈추게 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 Cluster Autoscaler를 활용하면 자동으로 노드를 확장하여 Pod가 정상적으로 실행될 수 있도록 조정할 수 있습니다.이번 글에서는 ReplicaSet과 Cluster Autoscaler를 활용하여 리소스를 최적화하는 방법을 설명하겠습니다. 2️⃣ Cluster Autoscaler란? ✅ Cluster Autoscaler의 역할 Cluster Autos..

1️⃣ 개요 쿠버네티스 환경에서 트래픽이 증가하면 Pod 개수를 동적으로 조정하여 서비스 성능을 최적화하는 것이 중요합니다.ReplicaSet은 Pod의 개수를 유지하는 역할을 하지만, 트래픽 변화에 따라 자동으로 Pod 개수를 조절할 수는 없습니다. 이를 해결하기 위해 HorizontalPodAutoscaler(HPA) 를 활용하면 CPU 또는 메모리 사용량을 기준으로 **자동 확장(Auto Scaling)**을 수행할 수 있습니다.이번 글에서는 ReplicaSet과 HPA를 활용하여 Pod 개수를 자동으로 조절하는 방법을 설명하겠습니다. 2️⃣ ReplicaSet과 HPA의 차이 ReplicaSet과 HPA는 Pod의 개수를 관리하는 역할을 하지만, 동작 방식에 차이가 있습니다. 📌 ReplicaS..